In this paper, we use support vector machines (SVM) to develop a machine learning framework to discover phase space structures that distinguish between distinct reaction pathways. The SVM model is trained using data from trajectories of Hamilton's equations and works well even with relatively few trajectories. Moreover, this framework is specifically designed to require minimal a priori knowledge of the dynamics in a system. This makes our approach computationally better suited than existing methods for high-dimensional systems and systems where integrating trajectories is expensive. We benchmark our approach on Chesnavich's CH$_4^+$ Hamiltonian.


翻译:在本文中,我们使用辅助矢量机(SVM)开发一个机器学习框架,以发现区分不同反应路径的相位空间结构。SVM模型使用汉密尔顿方程式轨迹数据进行了培训,而且即使在相对较少的轨迹下也运作良好。此外,这一框架的具体设计是要求至少先验地了解一个系统中的动态。这使得我们的方法在计算上比现有的高维系统方法和整合轨迹费用昂贵的系统更适合。我们以切斯纳维奇的CH$_4 ⁇ $汉密尔顿仪为基准。

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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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